研究課題
本研究は、データマイニング技術を応用して、システムを機能停止に導く主たる要因を抜き出し、その要因のもとでのシステムや機器の持続性を確率的に評価し、損失関数を与えることでリスク分析を行うことを目的とする。このため、高次元の説明変数空間に蓄積された基礎情報から故障を誘引するデータとそうでないデータとを分離させるため、故障を誘引するデータが他よりも密になっている領域を囲い込み、そこでの故障発生を確率的にとらえリスク分析を行うことを目標とする。今年度は、以下の3つの成果をあげることができた。1)バンプ探索研究たおいて、決定木と遺伝的アルゴリズムを用いた近似法は真値にどの程度近づくことができるかという面から研究を行った結果、高い信頼度を持つことが分かった。この成果を、確率統計の国際会議などで発表した。2)データマイニング技術の中で分類についての最近の先進的な方法論、特にアンサンブル法、について基礎的な研究を行い、新しい方法を提案した。また、その成果を信頼性関連の研究方面へ応用し、実用性も確認した。ジャーナル論文2件、国際会議への発表は3件にのぼる。3)システムや機器の故障を試験結果から推測する統計的な方法論の面から、基礎的な研究として、上昇法による試験結果の評価について研究を行い、機器の耐力の精度評価法の提案を行った。本研究は機器設計の指針となる国際規格にも反映される可能性が高く、重要な研究である。ジャーナル論文3件にのぼる。4)リスク要因という面からは、インフルエンザ感染の広がりについて、ジャーナル論文2件、国際会議への発表は2件行なっている。これらの3つの成果をまとめると、論文誌10件、著作2件、招待講演2件、国際会議6件、その他の口頭発表19件となった。
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